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衛星通信是海格通信重要的戰略發展領域之一，致力于衛星通信系統、衛星廣播系統、衛星通信地球站、衛星通信天線/射頻部件等領域的技術研究、產品開發、銷售及售后服務。已形成衛星通信系統、數據廣播系統、衛星手持設備、背負站、動中通系列天線、便攜式靜中通系列天線等產品。能為客戶提供衛星寬帶通信、衛星應急通信、衛星廣播等解決方案。 用戶涵蓋政府、海洋運輸、海洋管理、氣象監測等部門。目前，海格通信是中國衛星通信用戶協會理事、中國通信協會衛星通信專業委員會主要會員單位。

海格通信的網絡通信領域以系統集成和技術總體為目標，致力于有/無線通信網絡、融合通信系統等通信網絡產品的開發、系統建設與維護。在固定和機動專業通信領域能夠為用戶提供綜合通信網絡解決方案及服務。 為適應網絡承載IP化、業務融合軟件化的技術發展趨勢，海格通信圍繞用戶對一體化系統解決方案的需求，在核心技術積累、基礎通信設備研發和技術服務等方面持續發展壯大，將成為專業通信領域杰出的系統服務商。

智能交通是關鍵在于兩方面：智能道路與智能車輛。前者主要目的在于規范 交通秩序，提升道路的通行能力；后者的使命是通過發展通過駕駛輔助系統，最 終實現車輛的無人駕駛。 針對智能道路，團隊研發了電子警察。通過裝配在城市交通路口的智能一體 相機，電子警察自動抓拍車輛闖紅燈和變道等違章行為，通過治理違章規范駕駛 行為。其核心技術在于基于計算機視覺的嵌入式車輛運動分析系統。團隊與智能 相機廠商合作，開發了基于達芬奇（DaVinci）平臺的嵌入式電子警察產品，并 已成功上市銷售數百套。 針對智能車輛，團隊研發了交通標識自動識別系統。通過車載視覺智能分析 系統，提前主動定位并識別交通標識，規避違章駕駛。團隊與國內領先的無人車 研發機構合作，已參加數屆中國智能車未來挑戰賽（IVFC）,獲得了交通標識識 別第一名及總成績第三名的成績，并得到了中央電視臺等機構的好評。

基于無線射頻的智能交通公共平臺， 對進入系統的所有“物”， 包括系統平臺范圍內的道路交通設備、車位、移動交通工具等采用基于射頻識別（RFID）技術的電子標簽作介質，為被標識的交通工具建立起以身份特征信息為核心的、終身的、可靠的、唯一對應的“電子鏡像”。 依托 RFID 的系列技術手段， 將這一“電子鏡像”真實、 可靠、 完整地映射到應用系統的數字化公共信息平臺上。 通過對運行于這一信息平臺上的“電子鏡像”的監管服務， 支持或實現對活動在實景現場的被標識交通工具的物理實體的監管、服務。

全面掌握城市軌道交通線網各方面信息是實現更高標準安全、效率、服務等城市軌道交通公共客運服務的基礎，在成網條件下的城市軌道交通運輸組織中，全方位的信息融合技術及信息融合大數據平臺建設是線路成網后城市軌道交通建設的重要任務之一。城市軌道交通運輸組織信息融合技術可將各條城市軌道交通線路基于不同技術采集的列車、線路設備、車站設備、客流、車輛、物資等信息，通過信息融合方法與技術轉化為兼容可共享信息，在此基礎上與GIS結合建立成網條件下城市軌道交通線路信息融合大數據中心，為信息發布、資源調度、應急處置等方面提供全方位信息支撐。

 我院自主研發的新型無機基復合吸音材料具有吸聲隔聲性能好，抗強氣流沖擊，耐侯，防水，防火，環保，美觀，施工、安裝、維護方便等特點，性能與國外的相當，價格只有進口價的1/5。

國投交通控股有限公司(以下簡稱國投交通)是國家開發投資集團有限公司的全資子公司，是對港口、鐵路、油氣管道等綜合交通基礎設施項目進行控股、參股經營的投資控股型公司。 截止2019年末，國投交通注冊資本金20億元人民幣，合并總資產375億元，所有者權益251億元。目前公司控股經營企業8家，參股經營企業19家，控股經營和在建港口吞吐能力2.1億噸，參控股運營及在建鐵路總里程達3502公里，參股運營天然氣管道2229公里。 近年來，國投交通緊緊圍繞國家能源運輸的需求，以確保能源運輸安全為己任，以煤炭上、下水碼頭建設為切入點，全力推進鐵路、港口資源的整合，逐步形成以環渤海、海西和北部灣等沿海布局和以國家干線鐵路煤炭運輸通道為重點的鐵路布局，逐步打造具有國投特色的能源物流網絡。其中，控股經營的港口項目包括國投曹妃甸港、國投京唐港、國投湄洲灣港、國投欽州港、國投洋浦港、國投孚寶洋浦罐區碼頭、國投臨沂路橋、國投湄洲灣產業園等；參股鐵路項目包括蒙冀鐵路、蒙華鐵路、唐港鐵路、哈羅鐵路、湄洲灣港口支線等；參股中石化川氣東送天然氣管道項目、廣州港、重慶果園港、寧波遠東碼頭、北京浩達交通等。

本發明公開了一種基于信息挖掘的智能決策支持構造方法（ IDSSIM ) ，該方法完善并擴充了現有智能決策支持系統的功能，改變了現有智能決策支持系統固有的運行機制，將決策推理機制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和領域專家知識獲取有效地融入智能決策支持系統中，從而形成了一類具有“雙網”、“五庫”、綜合集成、多層遞階結構模型的新型智能決策支持系統。此系統在結構和功能上相對現有系統而言是一個開放的、優化的擴體，并對智能決策系統的主流發展起著重要的推動作用，有望形成新一代的智能決策支持系統概型。

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數據采集技術 可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數據?？蓪⒉煌膫鞲衅骷稍谥悄苁汁h、腳環、腰帶等可穿戴設備中，以實現加速度、角速度和生理等數據的采集；物體和環境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現各種環境信息的采集。 多模態傳輸技術 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網絡) 在LPWAN技術出現以前，通信技術已經有多種類別，短距離的有wifi、藍牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發現在功耗低、距離遠這個范圍的技術還欠缺，而LPWAN技術的出現正好彌補了這個短板。         LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權頻譜的LoRa、SigFox等技術；另一類是工作于授權頻譜的基于蜂窩組網的通信技術，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯網應用而設計。 最具前景的LPWAN技術——NB-IoT和LoRa： 物聯網（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節點成本、網絡成本、電池壽命、數據傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術具有不同的技術和商業特性，也是最有發展前景的兩個低功耗廣域網通信技術。這兩種LPWAN技術都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯網應用。 LoRa （Long  Range）:     一個LoRaWAN網絡架構中包含了終端、基站、NS(網絡服務器)、應用服務器這四個部分?；竞徒K端之間采用星型網絡拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節點可以同時發送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協議數據做轉發處理，將LoRaWAN數據分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT構建基于蜂窩網絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網絡、UMTS網絡或LTE網絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術，支持低功耗設備在廣域網的蜂窩數據連接。NB-IoT支持待機時間長、對網絡連接要求較高設備的高效連接。 NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現有的LTE網絡增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優化的網絡架構；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；四是更低的模塊成本，企業預期的單個接連模塊不超過5美元。 數據分析技術 人工智能研究的各個分支，包括專家系統、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統等。2012年以后，得益于數據量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現，人工智能開始大爆發。機器學習是一種實現人工智能的方法，深度學習是一種實現機器學習的技術。機器學習是用大量的數據來“訓練”，通過各種算法從數據中學習如何完成任務。深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，但由于近幾年該領域發展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。深度學習的各種算法已成為行為識別主要應用的技術，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經網絡、循環神經網絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現對被監護者摔倒等異常行為的檢測。